Queste fonti offrono una panoramica approfondita sui modelli Transformer, che rappresentano un'architettura fondamentale nell'intelligenza artificiale, in particolare nel Natural Language Processing (NLP) e nella previsione delle serie temporali (TSF). I documenti esaminano i concetti chiave alla base dei Transformer, come i compiti di pre-addestramento e gli embedding, e discutono le diverse tassonomie per classificare questi modelli in base al corpus di pre-addestramento e all'architettura. Viene evidenziata l'efficacia del self-supervised learning (SSL) per l'addestramento su grandi quantità di dati non etichettati, che ha portato allo sviluppo di grandi modelli linguistici (LLM). Le fonti toccano anche le metodologie di adattamento a valle e le sfide e i limiti dei Transformer, come la loro complessità computazionale e le difficoltà nella gestione di contesti molto lunghi, oltre a esplorare soluzioni e progressi futuri.